La modélisation de la probabilité de défaut par la régression logistique et son impact sur les résultats bancaires

Les techniques de modélisation de la probabilité de défaut sont multiples. De ce fait, dans cet article nous allons utiliser la régression logistique pour déterminer la relation entre le défaut et les caractéristiques des entreprises et la construction des outils de notation interne. La réglementation bancaire impose aux banques la constitution d’une provision pour risques et charges pour couvrir la perte de crédit attendue, et ce, en conformité avec les dispositions de la norme IFRS 9. De ce fait, les banques doivent utiliser leurs modèles internes que ce soit dans le cadre de l’approche IRB fondation ou avancée. Notre objectif est de proposer une démarche de construction des outils de notation basés sur la régression logistique et d’évaluer la provision pour risques et charges destinée à couvrir la perte attendue. De ce fait, nous allons modéliser la défaillance par la régression logistique, et nous allons utiliser l’approche IRB fondation pour déterminer la perte attendue